«Информационное общество и проблемы прикладной информатики» Кононова О. В. , канд. экон. наук Бедрина С. Л. , канд. экон. наук
ФГОС ВПО представляет собой совокупность требований, обязательных при реализации основных образовательных программ магистратуры по направлению подготовки 230700 Прикладная информатика 2
Область профессиональной деятельности магистров включает: исследование закономерностей становления и развития информационного общества, свойств информации и особенностей информационных процессов; исследование и разработку эффективных методов реализации информационных процессов и построения информационных систем в прикладных областях на основе использования современных ИКТ; организацию и проведение системного анализа и реинжиниринга прикладных и информационных процессов, постановку и решение прикладных задач; моделирование прикладных и информационных процессов, разработку требований к созданию и развитию ИС и ее компонентов; организацию и проведение работ по технико-экономическому обоснованию проектных решений, разработку проектов автоматизации и информатизации прикладных процессов и создания ИС в прикладных областях; управление проектами информатизации предприятий и организаций, принятие решений по реализации этих проектов, организацию и управление внедрением проектов ИС в прикладной области; управление качеством автоматизации решения прикладных задач, процессов создания ИС; организацию и управление эксплуатацией ИС; обучение и консалтинг по автоматизации и информатизации решения прикладных задач и внедрению ИС в прикладных областях. 3
Объектами профессиональной деятельности магистров являются данные, информация, знания; прикладные и информационные процессы; прикладные информационные системы. 4
Виды профессиональной деятельности: научно-исследовательская деятельность организационно-управленческая деятельность аналитическая деятельность проектная деятельность производственно-технологическая деятельность 5
Задачи профессиональной деятельности выпускника … … … 3) оптимизация информационных процессов обработки информации 4) решение задач стандартизации и унификации профессиональноориентированного программного и информационного обеспечения предметной области …. …. …
Выпускник должен обладать следующими общекультурными компетенциями (ОК) способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень, самостоятельно обучаться новым методам исследования (ОК-1); способен управлять знаниями в условиях формирования и развития информационного общества: анализировать, синтезировать и критически резюмировать и представлять информацию (ОК-6); способен понимать сущность и значение информации в развитии современного информационного общества, сознавать опасности и угрозы, возникающие в этом процессе, соблюдать основные требования информационной безопасности, в том числе защиты государственной тайны (ОК-7). 7
Выпускник должен обладать следующими профессиональными компетенциями (ПК) способен исследовать современные проблемы и методы прикладной информатики и научно-технического развития информационно-коммуникационных технологий (ПК-1); способен исследовать закономерности становления и развития информационного общества в конкретной прикладной области (ПК-2); способен на практике применять новые научные принципы и методы исследований (ПК-3); способен формализовывать задачи прикладной области, при решении которых возникает необходимость использования количественных и качественных оценок (ПК-6); способен управлять информационными ресурсами и информационными системами (ПК-21); способен управлять проектами по информатизации прикладных задач и созданию ИС предприятий и организаций (ПК-22); способен использовать международные информационные ресурсы и стандарты в информатизации предприятий и организаций (ПК-26); 8
Знать: современные методы, средства, стандарты информатики для решения прикладных задач различных классов; теоретические проблемы прикладной информатики, в том числе семантической обработки информации, развитие представлений об оценке качества информации в информационных системах; содержание, объекты и субъекты информационного общества, критерии эффективности его функционирования; 9
Уметь: самостоятельно обучаться новым методам исследования; способен понимать сущность и значение информации в развитии современного информационного общества; анализ и развитие методов управления информационными ресурсами; (научно-исследовательская деятельность); исследование перспективных направлений прикладной информатики; (научно-исследовательская деятельность); анализ информации, информационных и прикладных процессов; (аналитическая деятельность); использование международных информационных ресурсов и систем управления знаниями в информационном обеспечении процессов принятия решений и организационного развития (производственнотехнологическая деятельность) 10
Владеть: навыками логического мышления, критического восприятия информации навыками применения современных программно-технических средств для решения прикладных задач различных классов; навыками управления информационными ресурсами и сервисами с использованием современных инструментальных средств и в рамках систем управления знаниями; соблюдать основные требования информационной безопасности, в том числе защиты государственной тайны; анализ и обобщение результатов научно-исследовательских работ с использованием современных достижений науки и техники; (научноисследовательская деятельность) навыками управления информационными ресурсами и сервисами с использованием современных инструментальных средств и в рамках систем управления знаниями 11
НИРС: контроль компетенций • способность пользоваться глобальными информационными ресурсами, находить необходимую литературу; • владение современными средствами телекоммуникаций; • способность определять и формулировать проблему; • способность анализировать современное состояние науки и техники; • способность ставить исследовательские задачи и выбирать пути их решения; • способность создавать содержательные презентации.
НИРС: контроль компетенций: • способность анализировать современное состояние науки и техники; • способность самостоятельно ставить научные и исследовательские задачи и определять пути их решения; • способность составлять и корректировать план научноисследовательских работ; • способность применять научно-обоснованные методы планирования и проведения эксперимента; • способность анализировать полученные результаты теоретических или экспериментальных исследований; • способность самостоятельно принимать решения на основе проведенных исследований.
НИРС: контроль компетенций • • способность самостоятельно оценивать научные, прикладные и экономические результаты проведенных исследований; способность профессионально представлять и оформлять результаты научноисследовательских работ, научно-технической документации, статей, рефератов и иных материалов исследований. Публичная защита выполненной работы па заседании назначенной кафедрой комиссии. В ходе защиты преподаватели и студенты проводят широкое обсуждение работы, позволяющее оценить качество компетенций, сформированных у студента: способность к публичной коммуникации; навыки ведения дискуссии на профессиональные темы; владение профессиональной терминологией; способность представлять и защищать результаты самостоятельно выполненных научно-исследовательских работ; способность создавать содержательные презентации. При оценке качества выполнения НИРС должны приниматься во внимание приобретаемые компетенции, связанные с формированием профессионального мировоззрения и определенного уровня культуры.
Подбор ссылок http: //infosoc. iis. ru/ журнал Информационное общество. http: //infdeyatchel. narod. ru/inf_ob. htm http: //fcp. economy. gov. ru/cgi-bin/cis/fcp. cgi/Fcp/View/2012/369/ http: //www. promgupss. ru/publisher/txt 1/more. php? more=35 ББК 60 Авторский знак: Б 553 Бехманн, Готтхард. Современное общество : общество риска, информационное общество, общество знаний: монография / Г. Бехманн ; [пер. с нем. А. Ю. Антоновского, Г. В. Гороховой, Д. В. Ефременко, В. В. Каганчук и др. ]. - М. : Логос, 2010. - 248 с. ББК 76 Авторский знак: К 117 К мобильному обществу: утопии и реальность / под ред. Я. Н. Засурского ; Моск. гос. ун-т им. М. В. Ломоносова, Фак. журналистики. - М. : Изд-во Моск. ун-та, 2009. - 304 с. - (21 век: Информация и общество). 20
![Подбор ссылок ББК 60 Авторский знак: Л 632 Формирование информационного общества: [монография] / В.](https://present5.com/presentation/a608e5506611dcc33c29ba62de0d8948/image-21.jpg "Подбор ссылок ББК 60 Авторский знак: Л 632 Формирование информационного общества: [монография] / В.")
Подбор ссылок ББК 60 Авторский знак: Л 632 Формирование информационного общества: [монография] / В. А. Лисичкин, М. М. Вирин ; Ин-т соц. -полит. исследований РАН. - М. : ИСПИ РАН, 2008. - 272 с. ББК 65. 9(4/8) Авторский знак: Р 598 Роговский, Евгений Александрович. США: информационное общество. Экономика и политика / Е. А. Роговский. - М. : Междунар. отношения, 2008. - 408 с. Терещенко Л. К. Правовые проблемы использования "облачных" технологий / Л. К. Терещенко// Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения. - 2012. - № 1(32). - С. 37 -43 Колин К. Качество жизни в информационном обществе / К. Колин // Человек и труд. - 2010. - № 1. - С. 39 -43 Белевская Ю. А. Актуальные проблемы обеспечения информационной безопасности личности как важнейшего института информационного права / Ю. А. Белевская, А. П. Фисун// Современное право. - 2009. - № 8. - С. 35 -37 21
Содержание дисциплины Теоретические проблемы информатики. Развитие представлений об измерении информации в фактографических, документальных и документальнофактографических информационных системах. Сравнительный анализ мер информации Хартли, Шеннона, Бриллюэна, Харкевича, Войшвилло. Синтаксис, семантика, прагматика информационных сообщений Меры информации А. А. Денисова: информация восприятия (элементная база сообщения), суть (значимость) единицы воспринятой информации, прагматическая информация, содержание и смысл информации Информационное общество, признаки, тенденции развития
Занятие 1 Развитие представлений об измерении информации 23
? ? ? Информация 24
? ? ? Информация Дайте основные ассоциативные понятия (не более 10) в графическом виде 25
26
сведения факты данные знания Источники инф фис дис гис ис 27
Информация Необходимость введения термина возникает на тех этапах развития материального мира, когда возникает живая природа и общество и возникает потребность изучать целенаправленные действия, процедуру принятия решений при изменении внешних условий и т. п. Во всех остальных случаях можно обойтись без термина "информация" и протекающие процессы описывать с помощью законов физики и химии академик Н. Н. Моисеев 28
Классическое определение информации по Эшби — мера изменения во времени и в пространстве структурного разнообразия систем 29
30
Информация Знания, данные, сообщения Уточните употребление терминов, являются ли они синонимичными понятию информация. Если да, то в каких случаях? 31
Информация — это некоторая последовательность сведений, знаний, сообщений, выражаемых с помощью некоторого алфавита символов, жестов, звуков, сигналов Информация или регистрируется, или преобразовывается, или передается, или используется (актуализируется) с помощью некоторых сообщений Информация по отношению к окружающей среде (или к использующей её среде) бывает трех типов: входная, выходная и внутренняя. 32
Информация — это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состояниях, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний Информатика рассматривает информацию как связанные между собой сведения, изменяющие наши представления о явлении или объекте окружающего мира. С этой точки зрения информацию можно рассматривать как совокупность знаний о фактических данных и зависимостях между ними В процессе обработки информация может менять структуру и форму. Признаком структуры являются элементы информации и их взаимосвязь. Формы представления информации могут быть различны: • символьная (основана на использовании различных символов) • текстовая (текст — это символы, расположенные в определенном порядке) • графическая (различные виды изображений), звуковая и т. п. 33
Количество информации — числовая величина, адекватно характеризующая информацию по разнообразию, структурированности, определённости, выбору состояний системы Система может принимать одно из n возможных состояний, то актуальна задача оценки выбора исхода Такой оценкой может стать мера информации (события) Мера информации - критерий оценки количества информации 34
Количество информации – это условная величина, значение которой существенно для оценки информации в силу ее сравнимости с другими значениями этой величины применительно к информации определенной среды Каждому информационному объекту соответствует одно и только одно значение величины, определенной в качестве количества информации Оценка количества информации предусматривает наличие соответствующего абстрактного множества с определенным на нем упорядочением, обеспечивающим сравнимость его элементов 35
Количественная оценка - предполагает наличие определенной упорядоченности, что обусловлено требованием сравнимости оценок - может быть локальной – в ограниченной области и с субъективным выражением - может быть глобальной – массовой, стандартной в некоторой достаточно большой информационной области В личной среде достаточно субъективного понимаемой системы оценок Оценка с массовой применимостью требует однозначного ее истолкования - наличие стандартов оценки – моделей или алгоритмов, обеспечивающих результативность и однозначность оценки, а также ее воспроизводимость 36
Мера - непрерывная действительная неотрицательная функция, определенная на множестве событий и являющаяся аддитивной (мера суммы равна сумме мер). Меры могут быть статические и динамические, в зависимости от того, какую информацию они позволяют оценивать: статическую (не актуализированную; на самом деле оцениваются сообщения без учета ресурсов и формы актуализации) или динамическую (актуализированную т. е. оцениваются также и затраты ресурсов для актуализации информации) 37
Учитывая бесконечность информации (информация постоянно растет, развивается, изменяется) необходимы системы формальных правил, применимых к любой информации определенной информационной среды и единых для всех людей, использующих какую-либо форму количественной оценки Формальные правила приложимы только к формально выраженной информации – к одной из ее форм: знаниям или данным - и иметь фиксированное объективное представление - стандарт Стандарт количественной оценки информации, действующий в определенной области информационной среды, должен соответствовать следующим требованиям: • система оценки основана на определенном (конечном) множестве формальных правил, применимых к любой информации этой области • информация данной области является формально выраженной в виде упорядоченной совокупности своих элементов 38
Выводы 1. Полное количество информации в некотором объекте измерить невозможно. Можно измерить различие в содержании информации двух разных объектов 2. Нулевое количество информации выбирается условно 3. Моделирование информации – это способ уменьшения (отсечения) 4. Моделирование, как способ восприятия Мира, породил иллюзию, что модель и есть Мир (т. е. информация), а информация – это то, что осталось после ограничения разнообразия 5. Объекты лучше сравнивать по спектрам их свойств 6. Количество информации в объекте можно характеризовать количеством информационных пакетов выбранного произвольного уровня, входящих в объект (1 пакет - один бит) 39
Основные свойства информации (и сообщений): Ø полнота (минимально необходимые сообщения для понимания) Ø актуальность (своевременность, необходимость) Ø ясность (выразительность сообщений на языке интерпретатора) Ø адекватность, точность, корректность (актуализации знаний) Ø интерпретируемость и понятность (интерпретатору информации) Ø достоверность (отображения сообщениями) Ø информативность (сообщений, отображений информации) Ø массовость (применимость ко всем проявлениям) 40
Основные свойства информации (и сообщений): кодируемость и экономичность (актуализации сообщений) Ø сжимаемость и компактность (сообщений); Ø защищённость и помехоустойчивость (актуализации сообщений) Ø устойчивость (к изменениям входных данных) Ø доступность (интерпретатору сообщений, для приёмапередачи) Ø ценность (значимость на уровне подготовки потребителя к восприятию) Øадекватность информации (уровень соответствия образа, создаваемого с помощью информации, реальному объекту, процессу, явлению. От степени адекватности информации зависит правильность принятия решения) Ø 41
Кибернетика формулирует принцип единства информации и управления, который особенно важен для анализа сути процессов, протекающих в самоуправляющихся, самоорганизующихся биологических и социальных системах Концепция Н. Винера: процесс управления в системах является процессом переработки (преобразования) некоторым центральным устройством информации, получаемой от источников первичной информации (сенсорных рецепторов) и передачи ее в те участки системы, где она воспринимается ее элементами как приказ для выполнения того или иного действия Информация по Винеру — это «обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств» Кибернетическая концепция оценивает информацию как некоторое знание, имеющее одну ценностную меру по отношению к внешнему миру (семантический аспект) и другую по отношению к получателю, накопленному им знанию, познавательным целям и задачам (прагматический аспект) 42
Способы измерения количества информации Р. Фишер (1921 г. ) — решение вопросов математической статистики Р. Хартли (1928 г. ) и X. Найквист (1924 г. ) — проблемы хранения информации, передачи ее по каналам связи и задачи определения количества информации Р. Хартли заложил основы теории информации, установил меру количества информации для некоторых задач К. Шеннон (1948 г. ) — расширил класс задач 43
Неопределенность неотъемлема от понятия вероятности чем меньше вероятность какого-либо события, тем большую неопределенность снимает сообщение о его появлении и, следовательно, тем большую информацию оно несет 44
ИС Радар 2 вида сообщений: «обнаружен противник» «противник не обнаружен» Какое из сообщений несет больше информации и почему? Оцените важность сообщений 45
Мера Р. Хартли Пусть имеется N состояний системы S или N опытов с различными, равновозможными, последовательными состояниями системы Если каждое состояние системы закодировать, например, двоичными кодами определённой длины d, то эту длину необходимо выбрать так, чтобы число всех различных комбинаций было бы не меньше, чем N Наименьшее число, при котором это возможно, или мера разнообразия множества состояний системы задаётся формулой Р. Хартли: H=(1/ln 2)log 2 N (бит) 46
Утверждение Хартли: если во множестве X={x 1, x 2, . . . , xn} искать произвольный элемент, то для его нахождения необходимо иметь не менее logan (единиц) информации. Пример. ДНК человека можно представить себе как некоторое слово в четырехбуквенном алфавите, где каждой буквой помечается звено цепи ДНК или нуклеотид. Определим сколько информации (в битах) содержит ДНК, если в нем содержится примерно 1, 5 1023 нуклеотидов (по разным оценкам физиологов эта цифра различна, но мы сейчас на этом не будем акцентировать внимание). На один нуклеотид приходится log 2(4)=2 (бит) информации. Следовательно, структуры ДНК в организме человека позволяет хранить 3 1023 бит информации. Это вся информация, куда входит и избыточная. Реально используемой, - структурированной в памяти человека информации, - гораздо меньше. В этой связи, заметим, что человек за среднюю продолжительность жизни использует около 5 -6 % нейронов (нервных клеток мозга - “ячеек ОЗУ человека”). Генетический код - чрезвычайно сложная и упорядоченная система записи информации. Информация, заложенная в генетическом коде (по учению Дарвина) накапливалась многие тысячелетия. Хромосомные структуры - своеобразный шифровальный код и при клеточном делении создаются копии шифра, каждая хромосома - удваивается, в каждой клетке имеется шифровальный код, при этом каждый человек получает, как правило, свой набор хромосом (код) от матери и от отца. Шифровальный код разворачивает процесс эволюции человека. Жизнь, как отмечал известный физик Э. Шредингер, “упорядоченное и закономерное поведение материи, основанное. . . на существовании упорядоченности, которая поддерживается всё время”. Уменьшение (увеличение) Н говорит об уменьшении (увеличении) разнообразия … состояний N системы. Обратное, как это следует из формулы Хартли, - также верно. 47
Р. Хартли предложил информацию I, приходящуюся на одно сообщение, определять логарифмом общего числа возможных сообщений N I (N) = log N (1) Если множество возможных сообщений состоит из одного (N = m = 1), то I (N) = log 1 = 0, что соответствует отсутствию информации При наличии независимых источников информации с N 1 и N 2 числом возможных сообщений I (N) = log N 1 N 2 = log N 1 + log N 2, Если возможность появления любого символа алфавита равновероятна , то эта вероятность р = 1/m. Полагая, что N = m, I = log N = log m = log (1/p) = – log p (2) 48
информация – это устраненная неопределенность В простейшем случае неопределенности выбор будет производиться между двумя взаимоисключающими друга равновероятными сообщениями Количество информации, переданное в этом случае, наиболее удобно принять за единицу количества информации, применив формулу (2) и взяв логарифм по основанию 2 I = – log 2 p = – log 2 1/2 = log 2 2 = 1 формула Хартли позволяет определить количество информации в сообщении только для случая, когда появление символов равновероятно и они статистически независимы 49
В тех случаях, когда число возможных и равноправных исходов — N, количество информации I(N), передаваемое сигналом, указывающим на один из них, определяется по формуле Хартли: I(N)=log 2 N Передача по каналу связи одной из тридцати двух букв русского алфавита, при сохранении равноправия, эквивалентна передаче 5 единиц информации (25 =32). К. Шеннон обобщил результат Хартли и его предшественников. Теория информации Шеннона позволяла ставить и решать задачи об оптимальном кодировании передаваемых сигналов с целью повышения пропускной способности каналов связи, подсказывала пути борьбы с помехами на линиях и т. д. 50
К. Шеннонон — формула: источник передает элементарные сигналы в количестве (k); сигнал i-типа c вероятностью pi, содержащий log pi единиц информации — абстрактная схема связи, состоящая из пяти элементов (источника информации, передатчика, линии связи, приемника и адресата), — теоремы о пропускной способности, помехоустойчивости, кодировании 51
Пример Сколько бит информации несет произвольное двузначное число со всеми значащими цифрами (отвлекаясь при этом от его конкретного числового значения, т. е. каждая из возможных цифр может появиться на данном месте, в данном разряде с одинаковой вероятностью) Так как таких чисел может быть всего 90 (10 -99). Так как в таких числах значащая первая цифра имеет 9 значений (1 -9), а вторая - 10 значений (0 -9), то Количество информации будет I=log 290=log 29+log 210 или приблизительно I=6, 5. . 52
Формула Шеннона - отвлеченность от семантических и качественных, индивидуальных свойств системы - учитывает различность, разновероятность состояний (в отличие от формулы Хартли) - имеет статистический характер (учитывает структуру сообщений), делающий эту формулу удобной для практических вычислений Но, - не различает состояния (с одинаковой вероятностью достижения, например) - не может оценивать состояния сложных и открытых систем - применима лишь для замкнутых систем, отвлеченных от смысла информации Теория Шеннона разработана как теория передачи данных по каналам связи, а мера Шеннона - мера количества данных и не отражает семантического смысла 53
Задание 1. Система имеет N равновероятных состояний. Количество информации в системе (о ее состоянии) равно 5 бит. Чему равна вероятность одного состояния? Если состояние системы неизвестно, то каково количество информации в системе? Если известно, что система находится в состоянии номер 8, то чему равно количество информации? 2. Некоторая система может находиться в четырех состояниях с вероятностями: в первом (худшем) - 0, 1, во втором и третьем (среднем) -0, 25, в четвертом (лучшем) - 0, 4. Чему равно количество информации (неопределённость выбора) в системе? 54
В работах Хартли и Шеннона информация возникает перед нами лишь в своей внешней оболочке, которая представлена отношениями сигналов, знаков, сообщений друг к другу, или, как говорят, синтаксическими отношениями Количественная мера Хартли–Шеннона не претендует на оценку содержательной (семантической) или ценностной, полезной (прагматической) сторон передаваемого сообщения. 55
Энтропия как мера неопределенности Неопределенность неотъемлема от понятия вероятности Уменьшение неопределенности всегда связано с выбором одного или нескольких элементов (альтернатив) из некоторой их совокупности Взаимная обратимость понятий вероятности и неопределенности послужила основой для использования понятия вероятности при измерении степени неопределенности в теории информации и введении понятия энтропии 56
Формула Шеннона похожа на используемую в физике формулу энтропии Больцмана (Энтропия обозначает степень неупорядоченности статистических форм движения молекул) При составлении какого-либо сообщения (текста) с помощью энтропии можно характеризовать степень неупорядоченности движения (чередования) символов. Текст с максимальной энтропией – это текст с равновероятным распределением всех букв алфавита, т. е. с бессмысленным чередованием букв: ЙХЗЦЗЦЩУЩУШК ШГЕНЕЭФЖЫЫДВЛВ СБСЬМ С учетом реальная вероятности букв в «фразах» будет наблюдаться определенная упорядоченность букв, регламентируемая частотой их появления: ЕЫТ ЦИЯЬА ОКРВ ОДНТ ЬЧЕ МЛОЦК ЗЬЯ ЕНВ ТША 57
Свойства Энтропии , оправдывающих ее выбор в качестве характеристики степени неопределенности. превращение в ноль, когда одно из состояний достоверно, а другие – невозможны превращение в максимум при заданном числе состояний, когда данные состояния равновероятны увеличение при увеличении числа состояний обладание свойством аддитивности, то есть когда несколько независимых систем объединяются в одну, их энтропии складываются
Л. Бриллюэн охарактеризовал информацию как отрицательную энтропию, или негэнтропию так как энтропия является мерой неупорядоченности, то информация может быть определена как мера упорядоченности материальных систем Понятие энтропии применялось ранее только для систем, стремящихся к термодинамическому равновесию, т. е. к максимальному беспорядку в движении ее составляющих, т. е. к увеличению энтропии Понятие информации обратило внимание и на те системы, которые стремятся к ее дальнейшему уменьшению 59
Негэнтропийный принцип информации по Леону Бриллюэну (1889 - 1969) количество накопленной и сохраняемой в структуре систем информации I равно уменьшению ее энтропии S энтропию S измеряют как меру хаоса X вблизи состояния термодинамического равновесия: S = k X , X = ln P Из второго начала термодинамики следует безвозвратная потеря качества энергии. Однако эволюция ведет не только к росту беспорядка, но и порядка. Этот процесс связан с переработкой информации. Сопоставим неопределенность с понятием информации, а количество информации — с уменьшением неопределенности Информационная мера упорядоченности П равна разности между максимальным Xmax и текущим значениями меры хаоса, то есть П = Xmax – X 60
Мера хаоса и мера упорядоченности - являются взаимодополняющими функциями Пусть все состояния равновероятны, тогда X = Xmax и П = 0 При полной упорядоченности, наоборот, X = 0 и П = Xmax Например, при фиксированном числе микросостояний насколько возрастает мера порядка d. П, настолько же убывает и мера беспорядка d. X, т. е. d. X = d. П, X + П = const Следовательно, две противоположности - гармония и хаос находятся в неустойчивом равновесии, а их сумма есть величина постоянная 61
Процесс развития можно моделировать, используя процесс передачи информации Применение информационной модели (ИМ) развития дает возможность прояснить механизм прогресса с учетом усложнения, упорядочения и повышения степени организации материальных систем Теория информации • основана на вероятностных, статистических закономерностях явлений • дает полезный, но не универсальный аппарат • рассматривает только формальную сторону сообщения, смысл его оставляя в стороне множество ситуаций не укладываются в ИМ Шеннона. Не всегда представляется возможным заранее установить перечень всех состояний системы и вычислить их вероятности. 62
Р. Эшби (середина 50 -х годов) — осуществил переход от толкования информации как «снятой» неопределенности к «снятой» неразличимости — считал, что информация есть там, где имеется разнообразие, неоднородность — считал, что единицей измерения информации может быть элементарное различие, т. е. различие между двумя объектами в каком-либо одном фиксированном свойстве — информация есть там, где имеется различие хотя бы между двумя элементами. Информации нет, если элементы неразличимы Концепция разнообразия: Разнообразие — характеристика элементов множества, заключающаяся в их несовпадении Множество в котором все элементы одинаковы (напр. , последовательность а, а, а, и т. д. ) не имеет «никакого» разнообразия. Если разнообразие этого множества измерить логарифмически, то получим логарифм единицы (единица означает однотипность элементов множества) — нуль 63
Закон необходимого разнообразия При допустимом разнообразии состояний кибернетической системы Рc и разнообразии возмущений Рв количество разнообразия регулятора Рр=Рв/Рc Эта формула является одной из количественных форм выражения закона необходимого разнообразия. В логарифмической форме этот закон имеет вид log Pp = log Рв/Рc или log Pp = log Рв – log Рc Обозначив соответствующие логарифмы разнообразия как информационные содержания систем, получим Iв = Iр + Iс Сумма информационных содержаний системы и регулятора равна информационному содержанию внешних возмущений Регулирование, возмущения – это термины, связанные с процессом управления, т. е. с кибернетикой – наукой об управлении 64
Классификация мер информации 65
Мера информации Единицы измерения Синтаксическая: шенноновский подход компьютерный подход Семантическая Прагматическая Алгоритмическая Примеры Степень уменьшения Вероятность события неопределенности Бит, байт, Кбайт и т. д. Единицы представления информации Тезаурус Экономически показатель Пакет прикладных программ, ПК, компьютерные сети Рентабельность, производительность и т. д. Ценность использования Емкость памяти, производительность ПК, скорость передачи данных и т. д. Денежное выражение Минимальное число Машина Тьюринга внутренних состояний машины 66
Синтаксическая адекватность отображает формально-структурные характеристики информации, не затрагивая ее смыслового содержания на синтаксическом уровне учитываются тип носителя и способ представления информации, скорость ее передачи и обработки, размеры кодов представления информации, надежность и точность преобразования этих кодов и т. д. Информацию, рассматриваемую с таких позиций, обычно называют данными 67
Семантическая адекватность ü определяет степень соответствия образа объекта самому объекту (учитывается смысловое содержание информации; анализируются сведения, отражаемые информацией; рассматриваются смысловые связи) ü проявляется при наличии единства информации и пользователя ü служит для формирования понятий и представлений, выявления смысла, содержания информации и ее обобщения 68
Прагматическая адекватность ü отражает соответствие информации цели управления, реализуемой на ее основе ü проявляется при наличии единства информации, пользователя и цели управления ü анализирует потребительские свойства информации, связанные с практическим использованием информации, с соответствием ее целевой функции деятельности системы 69
Синтаксическая мера информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту, объем данных в сообщении измеряется количеством символов в этом сообщении 70
Семантическая мера информации используется для измерения смыслового содержания информации Тезаурусная мера связывает семантические свойства информации пользователя принимать поступившее сообщение со способностью Тезаурус — это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система Максимальное количество семантической информации Sp потребитель получает при согласовании ее смыслового содержания со своим тезаурусом, когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее не известные сведения при Sp≈0 пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию при Sp→ ∞ пользователь все знает, и информация ему не нужна Коэффициент содержательности, определяемый как отношение количества семантической информации к общему объему данных: С= Ic / Vд. 71
Пример: В технической системе прагматические свойства (ценность) информации можно определить улучшением показателей качества функционирования, достигнутым благодаря использованию этой информации для управления системой: Ihb(g) = П(g/b) – П(g) где Ihb(g) – ценность информационного сообщения b для системы управления g, П(g) – априорный ожидаемый эффект функционирования системы управления g, П(g/b) – ожидаемый эффект функционирования системы g при условии, что для управления будет использована информация, содержащаяся в сообщении b 72
Семантическая мера информации - измерение смыслового содержания информации Тезаурусная мера связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение Тезаурус — это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система Коэффициент содержательности - отношение количества семантической информации к общему объему данных 73
двадцать один – количество символов мах и равно 12 21 – количество символов мин и равно 2 10101 – количество символов равно 5 ХХI – количество символов равно 3 74
08. 02. 2011 - количество символов равно 10 0800202011 - количество символов равно 10 75
Прагматическая мера информации определяет ее полезность, ценность для процесса управления. Обычно ценность информации измеряется в тех же единицах, что и целевая функция управления системой 76
Алгоритмическая мера информации слово 0101…. 01 сложнее слова 00…. 0, а слово, где 0 и 1 выбираются из эксперимента — бросания монеты (где 0 герб, 1 —решка), сложнее обоих предыдущих Любому сообщению можно приписать количественную характеристику, отражающую сложность (размер) программы, которая позволяет ее произвести. Сложность слова (сообщения) определяется как минимальное число внутренних состояний машины Тьюринга, требующиеся для его воспроизведения. 77
Геометрическая (метрическая) Единица измерения — метрон (мера точности измеряемого параметра) Метронная мощность (плотность)физической системы — количество метронов в расчете на единичный объем координатного пространства Применяется и для оценки максимально возможного количества информации в заданных структурных габаритах - информационной емкости устройств 78
Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса 79
Темы научных исследований и рефератов 1. Информация как мера порядка и организации в системе 2. Информация как мера разнообразия в системе 3. Информация как мера структурированности системы 4. Информация как уменьшение неопределенности в системе 80
Скачать презентацию Информационное общество и проблемы прикладной информатики Кононова
a608e5506611dcc33c29ba62de0d8948.ppt